2022년 대전시 맞춤형 미래인재 양성교육 안내 정보보안 전문가 양성교육 / 빅데이터 전문가 교육 |
Ⅰ. 정보보안 전문가 양성교육
■ 교육내용
❍ 교육기간 : 2022년 8월 ~ 10월
❍ 교육내용 : 보안관제 이론 및 실무
❍ 교육인원 : 총 10명 / * 자격서류 검토 및 면접 후 선정
❍ 교육대상 : 대전 거주 만 45세 이하 미취업자 또는 관내 대학 졸업(예정)자
❍ 교육시간 : 총 240시간 / 주 5일(월~금), 7시간
❍ 교육특전 : 훈련비 전액지원
❍ 교육장소 : 아이티스쿨정보보호교육원(서구 탄방동)
❍ 모집기간 : ~ 모집 시까지
■ 커리큘럼
순번 |
교육명 |
교육시간 |
교육일정 |
1 |
최신 보안 동향 |
3h |
2022.8~10. |
2 |
운영체제 및 네트워크 이해 |
15h |
|
3 |
네트워크 해킹 공격 |
9h |
|
4 |
Wireshark를 이용한 패킷분석 |
15h |
|
5 |
사이버 위협 공격 이해 |
6h |
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6 |
보안 시스템 이해 |
18h |
|
7 |
보안 시스템 운영 이해 (정책 설정/개발) |
27h |
|
8 |
파이썬을 활용한 침투테스트 |
36h |
|
9 |
웹해킹 공격분석 및 대응 |
33h |
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10 |
DDoS 공격유형 및 분석 |
30h |
|
11 |
보안관제 방법론 |
12h |
|
12 |
보안관제 실무 이해 및 프로젝트 |
36h |
|
합 계 |
240h |
2개월 |
|
■ 접수 및 문의
❍ 문 의 : 아이티스쿨정보보호교육원
❍ 전 화 : 042-525-2666
❍ 이메일 : kangxoals@kitt.co.kr
❍ 주 소 : 대전시 서구 계룡로 637 정일빌딩 7층
❍ 접 수 : 아이티스쿨 홈페이지(https://www.itschool.co.kr) 첨부파일 참가신청서 작성 후 이메일 신청
Ⅱ. 빅데이터 전문가 양성교육
■ 교육내용
❍ 교육기간 : 2022. 7. 26(월) ~ 9.23(금) / 40일간
❍ 교육내용 : 데이터베이스를 활용한 데이터 분석 과정
❍ 교육인원 : 총 20명
❍ 교육대상 : 대전 거주 만 45세 이하 미취업자 또는 관내 대학 졸업(예정)자
❍ 교육시간 : 9시 ~ 16시(월~금) / 총 240시간
❍ 교육특전 : 훈련비 지원 / * 교육생 자비부담 있음(수료시 25만원 / 미수료 50만원)
❍ 교육장소 : 효성컴퓨터 학원
❍ 모집기간 : ~ 2022. 7.25(월)까지
■ 커리큘럼 / 붙임 참고
■ 접수 및 문의
❍ 문 의 : 효성컴퓨터학원
❍ 전 화 : 042-489-5788
❍ 이메일 : hyosung-10@hanmail.net
❍ 홈페이지 : www.comgopa.co.kr
❍ 주 소 : 대전 서구 둔산로134, 5층(둔산동, 야베스빌딩)
※ 신청서 및 제출서류 대전일자리지원센터(http://daejeon.work.go.kr) 공지사항 확인
붙임 : 빅데이터 교육 커리큘럼
DB를 활용한 데이터분석 과정 |
구분 |
강의내용 |
시간 |
1일차 |
1. 빅데이터의 개념 및 정의 |
6h |
2일차 |
개발환경 구축 및 사용 |
6h |
3일차 |
개발환경을 이용한 데이터 분석 환경 구현 |
6h |
4일차 |
데이터 분석을 위한 라이브러리 구축Ⅰ |
6h |
5일차 |
기초정보 데이터 탐색 |
6h |
6일차 |
데이터 분석을 위한 라이브러리 구축Ⅱ |
6h |
7일차 |
탐색과 시각화 하기 |
6h |
8일차 |
데이터 전처리 함수 사용 |
6h |
9일차 |
분석대상 간 통계적 차이 검정 |
6h |
10일차 |
표로 정리하는 데이터 통계분석 및 연습문제 |
6h |
구분 |
강의내용 |
시간 |
11일차 |
2. 탐색적 데이터 분석 |
6h |
12일차 |
텍스트 마이닝 기법 |
6h |
13일차 |
데이터 마이닝 Ⅰ |
6h |
14일차 |
데이터 마이닝 Ⅱ |
6h |
15일차 |
웹 크롤링으로 기초 데이터 수집 |
6h |
16일차 |
데이터 프레임 기본정보 출력 |
6h |
17일차 |
데이터의 기초정보 살펴보기 |
6h |
18일차 |
키워드 정보 추출하기 |
6h |
19일차 |
워드 클라우드 시각화 |
6h |
20일차 |
표로 정리하는 데이터 통계분석 및 연습문제 |
6h |
구분 |
강의내용 |
시간 |
21일차 |
3. 데이터 분석 및 예측모델 평가 |
6h |
22일차 |
데이터 분석을 통한 예측모델 평가 |
6h |
23일차 |
라이브러리를 통한 결과 예측 기법 |
6h |
24일차 |
수학적 기법을 활용한 평점 예측 |
6h |
25일차 |
연관 키워드 네트워크 시각화 |
6h |
26일차 |
키워드 추출 |
6h |
27일차 |
탐색적 데이터 분석 |
6h |
28일차 |
분석결과 시각화 |
6h |
29일차 |
분류모델 평가 |
6h |
30일차 |
표로 정리하는 데이터 통계분석 및 연습문제 |
6h |
구분 |
강의내용 |
시간 |
31일차 |
4. 데이터 분류 모델 |
6h |
32일차 |
데이터 분류 모델 분석 |
6h |
33일차 |
데이터 분류 및 분류모델 활용(모델 검증) |
6h |
34일차 |
텍스트 분류 및 전처리(키워드 분석)Ⅰ |
6h |
35일차 |
텍스트 분류 및 전처리(키워드 분석)Ⅱ |
6h |
36일차 |
5. 데이터 분석 종합 예제(탐색적 분석/예측분석/예측평가) |
6h |
37일차 |
데이터 분석 및 예측모델 개선 |
6h |
38일차 |
그래프를 통한 데이터 분석 시각화 |
6h |
39일차 |
통계분석 및 연습문제 |
6h |
40일차 |
질의응답 및 최종 마무리(종강) |
6h |
